python - 与 Tensorflow 对象检测 API 联合训练自定义模型

Question

我正在尝试在我构建的另一个自定义模型（在同一代码库中）中使用Tensorflow 对象检测 API模型。具体来说，我试图弄清楚如何处理以下问题（互斥点）：

• 与另一个自定义自动编码器模型 X 联合训练 Tensorflow 对象检测模型 Y - 可能性 1
• 或者只是训练自定义自动编码器模型 X，同时获得对象检测 Y 预测并将其合并到 X - 可能性 2
• 或对象检测 Y 输入是（张量）来自另一个自定义自动编码器 X 的中间层（不是 tfrecord 或 RGB 图像） - 可能性 3
• 请注意，上图仅显示了一种架构变化（可能性 3）。本质上，如果我能弄清楚如何使用 Tensorflow 对象检测 API 进行联合训练，我就可以全部完成。

我浏览了官方的 TF 对象检测 API文档并搜索了网络，试图找到很好的示例，其中 TF 对象检测 API 是针对对象检测以外的情况进行定制的。我还没有找到。任何帮助或链接将不胜感激。

ps：一些相关的点

1. 仅供参考，我可以独立运行/训练 Tensorflow OD API
2. Stackoverflow 在“show-me-what-you-did”文化中蓬勃发展，但由于这个问题是初步的，而且我还没有在他们的文档或网络上找到答案，因此震动社区以查找是否有人对此的一些想法。
3. 几天前我在数据科学上发布了一个类似的问题，但没有回复。
4. TF 对象检测 API github新问题鼓励发布到 stackoverflow 以寻求帮助和支持。

标签： pythontensorflowdeep-learningcomputer-visionobject-detection